合肥研究院发展新算法可有效改善近红外模型在仪器间的转移效果
发布时间:2020/3/12 16:58:56编辑:Ma Liang
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近红外光谱技术由于快速环保、不损伤样品和同时检测多组分的优点,大量应用于各个行业的产品品质分析中。优化构建适合的模型十分重要,然而,当检测条件发生改变时,分析模型可能会失效,导致结果偏差甚至可能无法使用,上述问题限制了近红外光谱技术的推广应用。因而需要依靠系统的校正方法修正这些误差,使得模型在新的条件下同样适用,避免建模重新,即所谓模型转移。
传统的模型转移过程聚焦于用更准确、更复杂的算法描述检测条件变化前后整组光谱信号间的关系。然而,整组光谱中只有一部分是有效的,而其余部分会对转移的结果造成干扰。因此,合理的波段选择对于模型转移十分重要,这些波段需要在检测条件改变前后具有一致的响应,同时还包含有效的待测组分信息。
课题组科研人员提出了一种基于相关分析的波长选择方法(CAWS),旨在选择最适合模型转移的光谱波段。他们通过设计一系列系统方法,使得所选择的波段具有高的仪器间相关性,并保证在提高这种相关性的同时,光谱中仍然具有足够待测组分相关的信息。课题组以一组玉米公开数据集和一组米糠真实数据集为例,并与多种其他算法进行了对比,验证了方法的优越性。该研究改善了近红外光谱模型转移结果适应性,对于技术的推广应用打下基础。
该工作得到安徽省科技重大专项、中科院战略性先导科技专项、中科院科技服务网络计划(STS计划)以及安徽省重点研究与开发计划等项目的支持。
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